内容研究引擎

触发词

调研一下、搜集信息、看看大家怎么说、竞品分析、市场调研、舆情监测、技术选型、用户反馈、口碑分析、热门话题、行业动态、内容聚合

能力概述

不是简单的"搜索+复制粘贴"，而是一个端到端的研究流水线。

研究流水线（5步）

Step 1: 多源搜索

根据研究主题，自动在以下类型的信息源中搜索：

• 社区论坛 — 技术讨论、经验分享、问题求助
• 问答平台 — 专业解答、最佳实践投票
• 技术博客 — 深度文章、教程、案例分析
• 新闻站点 — 行业动态、产品发布、政策变化
• 评测网站 — 产品对比、专业评分、用户评论
• 学术资源 — 论文、白皮书、研究报告

搜索策略：

• 主题关键词 + 同义词 + 相关术语同时搜索
• 时间范围筛选（最近一周/一月/一季度/一年）
• 语言筛选（中文为主，英文补充权威来源）
• 来源可信度加权（官方 > 认证专家 > 普通用户 > 匿名）

Step 2: 智能采集

对搜索结果进行：

• 相关性评分 — 与研究目标的匹配程度（0-100）
• 新鲜度评分 — 发布时间的价值衰减
• 权威性评分 — 来源的可信度等级
• 质量初筛 — 过滤垃圾/广告/低质内容
• 去重处理 — 相同内容的聚合（同一事件的多源报道）

Step 3: 深度分析

对采集到的内容做多维度分析：

情感分析

• 正面/负面/中性分类
• 情感强度评分（-1 到 +1）
• 情感关键词提取
• 情感随时间的变化趋势

观点分布

• 主要观点聚类（哪些不同的声音）
• 各观点的支持比例
• 观点之间的对立/互补关系
• 意见领袖识别（谁的观点被引用最多）

趋势分析

• 讨论热度的时间曲线
• 关键转折点和触发事件
• 新兴话题的早期信号
• 与历史同期数据的对比

Step 4: 结构化报告

输出标准化的研究报告：

# 《[研究主题]》研究报告

## 摘要（Executive Summary）
一段话概括核心发现。

## 1. 数据概览
- 采集源数量：N个
- 有效内容：M条
- 时间跨度：X天
- 覆盖平台：列举

## 2. 核心发现
### 发现1：[标题]
- 数据支撑：...
- 代表性引述：...
- 可信度：高/中/低

### 发现2：[标题]
...

## 3. 观点图谱
- 观点A（占比X%）: ...
- 观点B（占比Y%）: ...
- 观点C（占比Z%）: ...

## 4. 情感分析
- 整体情感倾向：[正面/负面/中性]
- 情感分布饼图数据
- 关键情感转折点

## 5. 趋势洞察
- 近期趋势：...
- 预测信号：...

## 6. 建议
基于研究发现的具体行动建议。

## 附录
- 数据来源清单
- 方法论说明
- 局限性声明

Step 5: 持续监测（可选）

对于需要长期跟踪的主题：

• 设定监测频率（每日/每周）
• 变化阈值告警（讨论量突增/情感反转）
• 定期推送摘要报告

使用模式

模式A：一次性深度调研

"帮我调研一下 XXX 在市场上的反响" → 完整5步流水线 → 一次性报告

模式B：快速情报

"XXX 最近有什么动静" → Step 1-3 精简版 → 15分钟内输出要点

模式C：持续监测

"帮我盯着 XXX 领域的动态" → 设置监测规则 → 定期推送 + 异常告警

质量保证

• 所有引用注明来源和时间
• 区分事实陈述与观点解读
• 明确标注数据局限性
• 不编造不存在的内容（找不到就说找不到）

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